Analisis Perbandingan Prediksi Harga Rumah Dengan Random Forest, Gradient Boosting, dan XGBoost - Bety Wulan Sari; Donni Prabowo (Intellect : Indonesian Journal of Learning and Technological Innovation, 2025)
House price prediction poses a significant challenge in the property sector, especially in the Yogyakarta region, which exhibits a wide range of price variations. This study aims to compare the performance of three regression algorithms such as Random Forest, Gradient Boosting, and XGBoost, in building predictive models based on features such as land area, building area, number of bedrooms, bathrooms, and garage availability. The dataset analyzed consists of 1,642 entries, with house prices ranging from IDR 7 million to IDR 4.37 billion, an average price of IDR 1.14 billion, and a mode of IDR 775 million. Model evaluation was conducted using Mean Squared Error (MSE) and the coefficient of determination (R²), where XGBoost achieved the best performance with an MSE of 1.56 × 10¹⁴ IDR², an R² of 0.7746, and a Root Mean Squared Error (RMSE) of approximately IDR 12.5 million. These results indicate that XGBoost outperforms the other two models in handling complex tabular data and provides more accurate predictions. The predictive model has practical potential to be utilized by property developers, real estate agents, and local governments as a decision-support tool for price estimation, market evaluation, and data-driven urban planning. These findings highlight that selecting the appropriate algorithm can significantly enhance the quality of house price prediction. Abstrak Prediksi harga rumah menjadi tantangan penting dalam bidang properti, khususnya di wilayah Yogyakarta yang memiliki variasi harga cukup ekstrem. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa tiga algoritma regresi yaitu Random Forest, Gradient Boosting, dan XGBoost digunakan untuk membangun model prediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, kamar mandi, dan garasi. Data yang dianalisis mencakup 1.642 entri dengan harga rumah berkisar antara Rp 7 juta hingga Rp 4,37 miliar, harga rata-rata sebesar Rp 1,14 miliar, dan modus Rp 775 juta. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE) dan koefisien determinasi (R²), di mana XGBoost menghasilkan performa terbaik dengan MSE sebesar 1,56 × 10¹⁴ rupiah², R² sebesar 0,7746, dan Root Mean Squared Error (RMSE) sekitar 12,5 juta rupiah. Hasil ini menunjukkan bahwa XGBoost lebih unggul dalam menangani data tabular kompleks dan memiliki akurasi prediksi yang lebih baik dibanding dua model lainnya. Model prediktif ini berpotensi digunakan oleh pengembang properti, agen real estate, maupun pemerintah daerah sebagai alat bantu dalam penetapan harga, evaluasi pasar, dan perencanaan tata ruang yang berbasis data. Temuan ini memberikan gambaran bahwa pemilihan algoritma yang tepat dapat meningkatkan kualitas prediksi harga properti.